應之前讀者的需求，講講AI對時裝採購的影響。
這與我過往碩士研究的方向有異曲同工之妙，即從科技發展的視角，探尋時裝採購的未來路向。
當下，start-up 都致力於利用AI 技術提升各領域的效率與便捷性。在時裝生產端，AI 的助力固然巨大，然而在採購端，就我觀察，目前AI 的應用多集中於數據層面。這意味著，AI 主要基於history sales record，對重複性單品進行需求判斷，或是trend analysis提供策劃建議，邏輯類似於電商平台的’猜你喜歡’，推薦相似商品。
但時裝品牌的核心運作往往涉及複雜的人為因素，這是當前AI 難以完全解讀的。例如，AI 可以分析過往銷售業績來建議採購數量，但它無法預判市場即將對何種潮流產生疲態，也難以洞察品牌內部審美方向或戰略重點的轉變(尤其creative director 每天都換班中)。每當品牌情緒或美學定位發生變化，AI都需要經過重新訓練與學習，才能調整其採購數量與方向的建議。
我認為AI 可以是逐步接手買手那些重複性、數據驅動的基礎工作。而買手不可被替代的最大優勢，仍在於其對深層需求、文化風向轉變以及市場直覺的綜合判斷力。Make use of the great tools，是未來時裝採購的理想模式。
(sometimes i laugh myself being too serious on such platform) - P2/4 My writing on UAL official website
#时尚碎碎念 #时尚买手 #AI人工智能
#RedFaceOfFashion100 #时尚与文化 #伦艺
這與我過往碩士研究的方向有異曲同工之妙，即從科技發展的視角，探尋時裝採購的未來路向。
當下，start-up 都致力於利用AI 技術提升各領域的效率與便捷性。在時裝生產端，AI 的助力固然巨大，然而在採購端，就我觀察，目前AI 的應用多集中於數據層面。這意味著，AI 主要基於history sales record，對重複性單品進行需求判斷，或是trend analysis提供策劃建議，邏輯類似於電商平台的’猜你喜歡’，推薦相似商品。
但時裝品牌的核心運作往往涉及複雜的人為因素，這是當前AI 難以完全解讀的。例如，AI 可以分析過往銷售業績來建議採購數量，但它無法預判市場即將對何種潮流產生疲態，也難以洞察品牌內部審美方向或戰略重點的轉變(尤其creative director 每天都換班中)。每當品牌情緒或美學定位發生變化，AI都需要經過重新訓練與學習，才能調整其採購數量與方向的建議。
我認為AI 可以是逐步接手買手那些重複性、數據驅動的基礎工作。而買手不可被替代的最大優勢，仍在於其對深層需求、文化風向轉變以及市場直覺的綜合判斷力。Make use of the great tools，是未來時裝採購的理想模式。
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